Thomas Keck

This book explores how machine learning can be used to improve the efficiency of expensive fundamental science experiments. The first part introduces the Belle and Belle II experiments, providing a detailed description of the Belle to Belle II data conversion tool, currently used by many analysts. The second part covers machine learning in high-energy physics, discussing the Belle II machine learning infrastructure and selected algorithms in detail. Furthermore, it examines several machine learning techniques that can be used to control and reduce systematic uncertainties. The third part investigates the important exclusive B tagging technique, unique to physics experiments operating at the ? resonances, and studies in-depth the novel Full Event Interpretation algorithm, which doubles the maximum tag-side efficiency of its predecessor. The fourth part presents a complete measurement of the branching fraction of the rare leptonic B decay “B?tau nu”, which is used to validate the algorithms discussed in previous parts.

Examensarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Medizin - Gesundheitswesen, Public Health, Note: 1, Veranstaltung: Krankenpflege, Sprache: Deutsch, Abstract: Hinsichtlich der bevorstehenden m ndlichen Pr fung des Fachbereiches wirtschaftliche Rahmenbedingungen habe ich mich mit dem Themenfeld des DRG-Systems auseinander gesetzt. Da sich das DRG-Systems als aktuell verpflichtendes Bezahlsystem aller Krankenh user durchgesetzt hat, finde ich betrifft mich als Auszubildender der Gesundheits- und Krankenpfleger dieses System auch. Ich habe mich mit diesem Thema befasst, um zu verstehen, wie ein Krankenhaus insbesondere das Krankenhaus D ren wirtschaftet. Dazu habe ich mich umfassend im Internet und mit einer Quelle besch ftigt und zudem mit der Stationsleitung der Gyn kologie ber das DRG-System geredet, um im Laufe meiner Hausarbeit die Vor- und Nachteile aufzuzeigen. Dazu werde ich mich als erstes um die Theoretischen Grundlagen k mmern und die geschichtliche Entwicklung, um ein umfassendes Grundverst ndnis zu bekommen. Des Weiteren werde ich kurz anschneiden wie die DRG s berechnet werden anhand eines Beispiels. Als letztes werde ich dann Thesen ansprechen die entweder f r oder gegen das DRG-Systems sprechen und die Auswirkungen f r Krankenh user bedeuten k nnen. Am Ende wird man dann erfahren, ob sich das DRG-System noch in der Entwicklung befindet oder schon sehr ausgereift ist.